http://ejournal.ft.unsri.ac.id/index.php/JGS
Estimasi Sumberdaya dan Cadangan Dengan Metode Ordinary Kriging pada Blok Eksplorasi Cahaya Prima Kausa di PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) Desa Tapunggaya,
Kecamatan Molawe, Kabupaten Konawe Utara, Provinsi Sulawesi Tenggara
Aldy Elriq Syahputra1*, Yazid Fanani2, Sapto Heru Yuwanto31,2, 3Jurusan Teknik Pertambangan/Fakultas Teknologi Mineral dan Kelautan, Intitut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Jl. Arif Rahman Hakim No. 100, Klampis Ngasem, Kec.
Sukolilo, Kota Surabaya, Jawa Timur, 60117
*Korespondensi e-mail: aldyelriq@gmail.com
SARI
PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) merupakan perusahaan bidang pertambangan Nikel Laterite yang merupakan anak perusahaan dari PT. Gasing Sulawesi. Perusahaan ini telah melakukan kegiatan eksplorasi lanjut guna mengetahui volume, densitas, dan juga kemenerusan kadar pada blok eksplorasi cahaya prima kausa. Kegiatan eksplorasi dilakukan dengan melakukan pemboran inti dengan jumlah 36 titik pengeboran dengan jarak 50 meter dengan luas 8 ha. Penelitian ini dilakukan dengan menentukan domain geologi dari perlapisan nikel laterite (Limonite, Saprolite, dan Bedrock) dengan pendekatan geostatistik. Metode yang digunakan yakni Ordinary Kriging dengan penentuan tipe variogram yang telah ditentukan berdasarkan Parameter Variogram. tujuan dari penelitian ini yakni memperoleh sumberdaya pada lapisan limonite sebesar 726,784 m3; lapisan Saprolite 398,336 m3; untuk perolehan cadangan Low grade sebesar 14,080 m3; Medium Grade 222,208 m3; dan Hight Grade 176,128 m3.
Kata kunci: Estimasi, Ordinary Kriging, Variogram, ABSTRACT
Cinta Jaya (Gasing Grub) Ltd. is a nickel laterite mining company that becomes a subsidiary of Sulawesi Gasing Ltd. This company has carried out further exploration activities to investigate the volume, density, and continuity of grades in the exploration block of Cahaya Prima Kausa. Exploration activities were carried out in an area of 8 ha by core drilling to 36 drilling points separated by 50 meters. This research determined the geological domain of nickel laterite layers (Limonite, Saprolite, and Bedrock) through a geostatistical approach. The method employed ordinary kriging with the type of variogram that had been determined previously based on the variogram parameters. the purpose of this study is to obtain resources in layers a Limonite layer of 726,784 m3 and a Saprolite layer of 398,336 m3 , while the reserve acquisition gained a low grade of 14,080 m3 , a medium grade of 222,208 m3 , and a high grade of 176,128 m3 .
Keywords: Estimation, Ordinary Kriging, Variogram,
Publikasi pada:
Journal of Geology and Sriwijaya Institusi:
Teknik Geologi, Universitas Sriwijaya
Jl. Srijaya Negara, Palembang, Sumatera Selatan Surel:
teknikgeologi@ft.unsri.ac.id
Jejak artikel:
Diterima:06 Des 22 Diperbaiki: 07 Des 22 Disetujui: 08 Des 22 Lisensi oleh:
CC BY-NC-SA 4.0
PENDAHULUAN
PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) Merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang bisnis Pertambangan nikel. PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) telah melakukan operasi produksi sejak dikeluarkannya Surat Keterangan dari Bupati Konawe Utara pada Tahun 2007. Total luasan Izin Usaha Pertambangan Operasi Produksi (IUP OP) PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) yakni seluas 309 ha.
Nikel Laterite memilki variasi kadar yang tidak seragam sehingga membutuhkan perhitungan cadangan yang tepat agar mengetahui persebaran kadar nikel dalam suatu wilayah prospek. Sebelum penulis menyusun penelitian ini penulis mendasarkan penelitian ini dengan metode estimasi yang yang pernah diteliti oleh peneliti-peneliti sebelumnya terkait metode estimasi geostatistik. Dari berbagai referensi yang penulis baca metode Ordinary Kriging (OK) merupakan metode yang tepat, karena metode ini memiliki nilai korelasi lebih baik.
Menurut geologi regional lembar lasua- kendari yang ditulis oleh Simanjutak, dkk pada tahun 1993 lokasi penelitian berada pada formasi Batuan Ofiolit (Ku) yang terdiri dari peridotit, Hazburgit, Dunit, Gabro, dan Serprntin. Dari formasi tersebut mengindikasikan adanya endapan nikel laterite.
Kegiatan eksplorasi dilakukan dengan pengeboran eksplorasi berjarak jarak 50 m dengan pembacaan kadar per satu meter.
Dari kegiatan eksplorasi menghasilkan data Collar, Geology, Survey, dan Assay.
Pengolahan data dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Microsoft Excel, Geostatistic Software +, dan GEOVIA Surpac. Penelitian ini menghasilkan perolehan sumberdaya dan cadangan pada blok eksplorasi Cahaya Prima Kausa.
Dari metode ini penulis dapat mengetahui jumlah sebaran sumberdaya dan cadangan pada blok eksporasi PT. Cinta Jaya. Data yang dibutuhkan untuk memperoleh sumerdaya dan cadangan yakni data Lokasi, Sebaran titik bor, data kualitas kadar, Cut Off Grade, dan data topografi.
Penelitian ini bertujuan menentukan menentukan domain geologi berdasarkan Section hasil pengeboran inti; melakukan analisis tipe variogram yang tepat berdasarkan nilai residual Sum Of Square (RSS), Koefisien Determinasi, dan Propotion; mengetahui jumlah sumberdaya nikel Laterite pada kegiatan eksplorasi Cahaya Prima Kausa; Mengetahui Cadangan nikel laterite berdasarkan kriteria Low Grade, Medium Grade, dan Hight Grade.
METODE PENELITIAN
Estimasi sumberdaya dan cadangan dilakukan dengan metode ordinary kriging dengan tipe variogram yang telah ditentukan dengan parameter Residual Sum of Square, Koefisien Determinasi dan propotion. Pengelolahan data dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Microsoft Excel untuk mengelolah data statistik, Geostatistic Software + (GS+) untuk mengelolah tipe variogram, dan GEOVIA
Surpac untuk melakukan pengelolahan data eksplorasi. Dalam penelitian ini peneliti menggunakan data primer berupa data eksplorasi (Data Collar, Data Geology, Data Survey, dan Data Assay), data Sekunder berupa data Topografi, Data Cut Off Grade, dan peta geologi regional. Dari penelitian ini menghasilkan perolehan sumberdaya dan cadangan(Low Grade, Medium Grade, dan Hight Grade).Digram alir diapat dilihat pada gambar 1
http://ejournal.ft.unsri.ac.id/index.php/JGS
Gambar 1 Diagram Alir Penelitian Penyelidikan lapangan merupakan
kegiatan observasi langsung di lokasi penelitian yang bertujuan guna melakukan pengambilan data Primer (Data Eksplorasi) dan mempelajari kondisi aktual lapangan.
dari data primer tersebut ditunjang dengan data sekunder berupa data topografi, data Cut Off Grade dan peta geologi regional.
Pengolahan data dilakukan dengan beberapa tahapan dari pengelolahan data topografi, pengelolahan data statistik, analisis variogram dan pengelolahan data eksplorasi.
Pengolahan data topografi dilakukan dengan data yang diperoleh yakni data X, Y, dan Z dalam koordinat tersebut akan diolah menggunakan bantuan perangkat lunak
Autocad guna mendapatkan garis kontur.
Garis kontur tersebut akan dibuat sebagai acuan permukaan kegiatan eksplorasi.
Pengolahan data statistik dilakukan pada data kadar ni di data Assay data tersebut diolah dalam Statistic deskriptif untuk memperoleh nilai matematika dalam kadar Ni. Dari data tersebut akan dilakukan perhitungan Convidence Interval guna mengetahui data-data yang masuk dalam kategori Outlier dari kumpulan data Outlier tersebut maka akan dilakukan penurunan nilai atau disebut downhole data yang telah diturunkan kadarnya akan diolah kembali pada Statistic deskriptif hingga menghasilkan rekomendasi variogram perdomain geologi. Pengelolahan data statistik dilakukan pada zona Limonite dan Saprolite.
Analisis variogram dilakukan pada domain Limonite dan Saprolite. Analisis varioram menggunakan bantuan perangkat lunak Geostatistic Software + (GS +) dengan parameter inputan koordinat X, Y, dan rekomendasi dari statistic deskriptif.
Rekemendasi dari Statistic deskriptif diperoleh dari domain Limonite dan Saprolite. Prameter variogram yakni residual sum of square (RSS), Koefisien Determinasi (R2), dan Propotion (C(Co+ci)).
Nilai RSS yang baik adalah mendekati 0, nilai R2 yang baik adalah mendekati 1, dan nilai Propotion yang baik adalah mendekati 1 dari 3 parameter tersebut akan dianalisis untuk menghasilkan rekomendasi variogram yang tepat untuk zona limonite dan saprolite.
Pengolahan data eksplorasi dilakukan dengan bantuan perangkat lunak GEOVIA Surpac 6.6.2. Data eksplorasi berupa data Assay, Geology, Survey, dan Collar akan dibutat pembuatan data base untuk mengetahui sebaran hasil pengeboran eksplorasi. Dari pembuatan data base tersebut akan dibuat permodelan geologi untuk mengetahui domain pada endapan
nikel laterite. Estimasi sumberdaya dan cadangan dilakukan pada endapan limonite dan Saprolite. Dari permodelan domain tersebut akan dibuat blok model guna mengetahui volumetrik dan sebaran kadar pada setiap lapisan. Hasil dari pembuatan blok model akan dilakukan estimasi sumberdaya dengan metode Ordinary Kriging dengan parameter variogram yang telah ditentukan pada zona limonite dan saprolite. Dari hasil sumberdaya tersebut akan dilakukan pemotongan kadar sesuai dengan nilai Cut Off Grade pada setiap lapisan. untuk mendapatkan hasil estimasi cadangan. Dari hasil estimasi cadangan tersebut akan dilakukan pengelompokan kriteria Low Grade, Medium Grade, dan Hight Grade.
Dari pengolahan data tersebut menghasilkan perolehan data berupa data jumlah sumberdaya dan cadangan pada blok eksplorasi cahaya prima kausa di PT.
Cinta Jaya.
HASIL
Hasil penelitian pada blok eksplorasi Cahaya Prima Kausa di PT. Cinta Jaya (Gasing Grub) diperoleh data eksplorasi (Data Collar, Data Geology, Data Survey, Data, Assay), Data Topografi, dan data Cut Off Grade.
Data eksplorasi diperoleh dari hasil kegiatan eksplorasi rinci yang dilakukan di blok eksplorasi cahaya prima kausa seluas 8 ha, jarak antar titik bor 50 m dengan pembacaaan kadar per satu meter (Gambar 2).
Area eksplorasi terletak pada bentang alam struktural hal ini dikarenakan area penelitian terletak pada pada perbukitan landai yang ditandai dengan kontur yang tidak rapat dan memiliki range antara 24- 65 mdpl.
Data Cut Off Grade yang diperoleh peneliti telah ditentukan perusahaan yang memiliki
http://ejournal.ft.unsri.ac.id/index.php/JGS
range berbeda-beda menyesuaikan domain geologi dari lapisan laterite, pada lapisan limonite memiliki nilai Cut Off Grade sebesar 1.2 sedangan untuk zona Saprolite memiliki nilai sebesar 1.5. dari data tersebut perusahaan mengklasifikasikan
cadangan berdasarkan Low Grade, Medium Grade, dan Hight Grade. Kadar nikel low Grade memiliki kisaran antara 1.2-1.4, Kadar Nikel Medium Grade memiliki kadar nikel 1.5-1.73, dan kadar nikel High Grade Memiliki kadar nikel 1.73-2.7
Gambar 2. Peta Blok Eksplorasi.
PEMBAHASAN
Untuk melakukan estimasi sumberdaya dan cadangan maka dari sampel data bor yang telah didapatkan dilakukan serangkaian tahapan eksplorasi. Tahapan yang pertama adalah pembuatan topografi, pembuatan topogafi dilakukan dengan korelasi data koordinat x, y, z, untuk mengetahui garis kontur. Pembuatan
topografi dilakukan dengan perangkat lunak AutoCAD. Tahapan kedua yakni membuat distribusi frekuensi per domain geologi, tahapan kedua yakni penentuan Tipe Variogram, dan tahapan terahir mengestimasi sumberdaya dan cadangan.
Korelasi lubang bor digunakan guna mengetahui pembacaan kadar dalam bentuk statistik deskriptif dan histogram
pada lapisan limonite (Gambar 3) dan saprolite (Gambar 4).
Gambar 3. Histogam Limonite
Gambar 4. Histogram Saprolite
Dari kedua variabel tersebut terdapat beberapa data yang masuk dalam kategori outlier, penentuan data outlier diperoleh dari hasil studi aktual di lapangan oleh perusahaan. Maka dari itu berlaku 95%
confidence interval guna memperoleh kadar maksimum dalam suatu variabel adapun perhitungan 95% confidence interval pada masing-masing variabel adapun hasil perhitungan convidence interval diperoleh zona limonite sebesar 1.42 dan zona saprolite 2.73. data yang termasuk dalam kategori outlier maka akan di downhole sesuai dengan domain limonite (Gambar 5) dan domain Saprolite (Gambar 6).
Gambar 5 Histogram Limonite Convidence Interval
Gambar 6 Histogram Saprolite Convidence Interval
Domain geologi laterite merupakan lapisan yang terdapat pada endapan nikel laterite, pada lokasi penelitian terdapat 3 domain geologi yang mewakili dari setiap lubang bor, pembuatan domain geologi dilakukan dengan membuat section litologi yang terdapat pada lubang bor (Gambar 7).
Domain geologi yang telah terbentuk pada perangkat lunak GEOVIA Surpac makan akan dibuat blok model guna mengestimsi sumbedaya dan cadangan dengan pembacaan kadar per blok. Ukuran blok model dibuat dengan panjang dan lebar 16 meter dengan tinggi 1 meter.
Analisis variogram dilakukan pada unsur ni yang telah dilakukan perhitungan convidence interval dengan bantuan perangkat lunak Geostatistik Software + (tabel 1). Parameter variogram didasarkan
0 1 2 3 4
1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267
Kadar
Sampel
HIstogram Saprolite
0 0.5 1 1.5
1 28 55 82 109 136 163 190 217 244 271 298 325 352 379
Kadar
sampel
Histogram Limonite CI
0 1 2 3
1 20 39 58 77 96 115 134 153 172 191 210 229 248 267
Kadar
Sampel
Histogram Saprolite CI
0 0.5 1 1.5 2
1 28 55 82 109 136 163 190 217 244 271 298 325 352 379
Kadar
Sampel
Histogram Limonite
http://ejournal.ft.unsri.ac.id/index.php/JGS
pada nilai Residual Sum Of Square (RSS), Koefisien Determinasi (R2), dan Propotion (C/[CO+C]).
Nilai RSS yang baik adalah nilai RSS yang mendekati 0, nilai R2 yang baik adalah mendekati 1 dan nilai propotion yang baik adalah mendekati 0.
Dari pengelolahan data variogram yang didasarkan pada regresi linier maka untuk zona limonite memiliki nilai yang baik pada model variogram gausian dengan orientasi variogram anisotopis, meskipun pengelolahan data tersebut memiliki nilai koefisien determinasi yang rendah dan nilai varian yang dinilai cukup variogram ini memiliki tingkat eror yang kecil dengan nilai 2.767 nilai ini merupakan nilai
terendah dari seluruh tipe variogram pada zona limonite
Pada zona saprolite memiliki nilai yang baik pada model variogram gausian, orientasi variogram anisotropis, mesikupun pada variogram ini memiliki tingkat koefisien determinasi yang rendah, dan propotion varian yang cukup variogram ini memiliki tingkat eror yang sangat rendah berkiasar 0.013.
Estimasi sumberdaya dan cadangan dilakukan dengan metode Ordinary kriging dengan penentuan tipe variogram yang telah ditentukan. Estimasi sumbedaya dilakukan dengan bantuan perangat lunak GEOVIA Suprac adapun parameter estimasi (Tabel 2).
Gambar 7. Domain Geologi.
Tabel 1. Hasil Pengelolahan Geostatistik Software + (GS+)
Tabel 2. Parameter Estimasi
No. Parameter Keterangan
Limonite Saprolite
1. Tipe Variogram Gausian Gausian
2. Orientasi Anisotropis Anisotropis
3. Minimum Number Of Samples 1 1
4. Maxium Number Of Samples 25 25
5. Maximum Serch Radius 402 402
6. Maximum Vertical Serch Radius 1 1
7. Bearing 202.85 201.91
8. Plunge -0.68 -0.12
9. Dip -44.45 22.15
10. Major/Semi-Major 1.05 1
11. Major/Minor 1.10 1
12. Sill 0.017 0.063
13. Nugget 0.03 0.217
14. Range 108.98 66.307
Estimasi sumberdaya pada lapisan limonite memperoleh volume sebesar 726,784 m3 atau setara dengan 1,235,533 metrik ton dengan kadar minimum yang terestimasi 0.01 dan kadar maksimum yang terestimasi sebesar 1.42 Pada lapisan saprolite memperoleh volume sebesar 398,336 m3, atau setara dengan 677,171 metrik ton
dengan kadar minimum yang terestimasi 1.50 dan kadar maksimum yang terestimasi sebesar 2.7
Estimasi cadangan dilakukan dengan pemotongan kadar sesuai dengan nilai Cut Off Grade pada setiap perlapisan limonite dan saprolite. Pada zona limonite memperoleh jumah cadangan sebesar
No Zona Model
Variogam
Orientasi Variogram
Parameter
RSS
R2
Propotion1 Limonite Gausian Isotropis 3.995 0.508 0.999
2 Limonite Spherical Isotropis 4.341 0.474 0.999 3 Limonite Exponensial Isotropis 4.091 0.493 0.784 4 Limonite Gausian Anisotropis 2.767 0.363 0.657 5 Limonite Spherical Anisotropis 3.086 0.356 0.671 6 Limonite Exponensial Anisotropis 2.928 0.356 0.679 7 Saprolite Gausian Isotropis 2.711 0.002 0.855 8 Saprolite Spherical Isotropis 2.655 0.001 0.936 9 Saprolite Exponensial Isotropis 2.536 0.002 0.792 10 Saprolite Gausian Anisotropis 0.013 0.131 0.475 11 Saprolite Spherical Anisotropis 0.0159 0.279 0.61 12 Saprolite Exponensial Anisotropis 0.0161 0.268 0.688
http://ejournal.ft.unsri.ac.id/index.php/JGS
14,080 m3 atau setara dengan 23,936 Metrik Tonnes, dengan perolehan kadar yang berkisar antara 1.2 hingga 1.42 sedangkan untuk zona saprolite 389,336 m3 atau setara dengan 677,171 Metrik Tonnes dengan perolehan kadar yang berkisar antara 1.5 hingga 2.7
Penentuan kriteria Low Grade, Medium Grade, dan Hight Grade didasarkan dengan permintaan perusahaan. Pada kriteria Low Grade diperoleh cadangan sebesar 14,080 m3 dengan kadar 1.2-1.4. pada kriteria Medium Grade diperoleh cadangan sebesar 222,208 m3 dengan kadar 1.5-1.73, pada kriteria Hight Grade diperoleh 176,128 m3 dengan kadar 1.73-2.7.
KESIMPULAN
Kesimpulan dari Penelitian yakni:
1. Penentuan domain geologi yang terdiri dari lapisan limonite, saprolite dan bedrock ditentukan dengan pembuatan section hasil kegiatan eksplorasi rinci, dalam kegiatan eksplorasi rinci diperoleh data geologi yang mewakili domain pada setiap perlapisan nikel laterite.
2. Penentuan tipe variogram dilakukan dengan bantuan perangkat lunak goestatistic Software + (GS+) rekomendasi untuk zona limonite menggunakan tipe variogram gausian dengan orientasi anisotropis, untuk zona saprolite dengan rekomendasi variogram gausian dengan orientasi anisotropis.
3. Jumlah sumberdaya pada lapisan limonite sebesar 726,784 m3 dan zona saprolite sebesar 398,336 m3
4. Jumlah cadangan dengan ketentuan Low Grade sebesar 14,080 m3, Medium Grade 222,208 m3, Hight Grade 176,128 m3
UCAPAN TERIMA KASIH
Menuliskan ucapan terima kasih, kepada orang tua, dosen pembimbing, penguji, dan segenap keluarga besar PT. Gasing Sulawesi
DAFTAR PUSTAKA
Arif, Irwandi. 2018. Nikel Indonesia.
Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Bargawa, W.S. 2018. Geostatistik.
Yogyakarta: Kilau Book
Bargawa, W.S. 2018. Perencanaan Tambang. Yogyakarta: Kilau Book Brand, N. W. (1998). Nickel laterites:
classification and features. AGSO J.
Aust. Geol. Geophys., 17, 81-88.
IAGI & PERHAPI, 2017. Kode Pelaporan Hasil Eksplorasi, Sumberdaya Mineral Dan Cadangan Mineral Indonesia.
Komite Cadangan Mineral Indonesia Standar Nasional Indonesia. SNI 4726:2019
Pedoman pelaporan hasil eksplorasi, sumber daya, dan cadangan mineral Talaohu, Simela. 2021. Estimasi
sumberdaya pada eksplorasi lanjut di Blok Tangkuban PT. Trimegah Bangun Persada (Harita Grub) Desa Kawasi, Kabupaten Halmahera Selatan Maluku Utara
Wibisono, Yusuf. 2015. Metode Statistik.
Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
